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摘要：智能电网是将信息技术、通信技术、计算机技术和原有的输、配电基础设施高度集成而形成的新型电网，是未来电网的发展趋势，具有安全、自愈、兼容、互动、清洁、高效、优质等特征。随着可再生分布式电源的大量接入以及用户对供电可靠性要求的不断提高，电网自愈尤其是配电网自愈得到了广泛的关注和重视，不仅有利于提升传统配电自动化功能，而且也构建有源配电网高级配电自动化技术的核心架构。
关键词：智能配电；配电网；运行状态
引言：研究分布式电源高渗透率条件下智能配电网自愈控制技术与方法有利于充分利用分布式电源出力，减小常规能源的消耗，提高配电网的供电可靠性。智能配电网自愈控制的关键技术主要为在感知智能配电网运行状态的条件下，采取相应的控制措施实现智能配电网运行状态的转换，达到配电网自愈的目的。
1.智能配电网运行状态划分与状态转换
感知电网运行状态是智能配电网自愈控制的基础。划分电网状态是实现电网自愈控制的先决条件。对于输电网的运行状态，Dyliacco T最早提出划分为警戒状态、紧急状态和恢复状态。在此基础上，一些研究文献将紧急状态进一步细化为紧急状态、极端紧急状态、系统崩溃状态，同时给出了状态特征及状态间相互转换控制的目标。通过分析系统各种运行状态的原因、后果及持续时间，提出了系统状态定义框架、状态分析数学模型以及状态风险指标，将系统的状态划分为正常状态、预警正常状态、静态紧急状态、动态紧急状态、静态极端紧急状态、动态极端紧急状态、崩溃/危机状态、恢复状态。
配电网的运行状态划分需考虑以下特征：1）配电网为无源（即使有源，电源的容量也较小）受端网络，与输电网相连接时，动态元件（小容量的分布式电源、小型异步电动机、空调负荷等）容量相较于输入端的外部电网可以忽略。影响配电网运行安全的主要因素为系统中各元件的容量约束，包括：线路的负载率、变压器的容量限制、母线的电压约束等。2）配电网直接与用户相连，是否安全运行直接关系到系统的可靠性。因此，划分配电网的运行状态必须要反映出系统的可靠性，而影响配电网可靠性的关键因素为配电网故障。根据上述分析，将智能配电网的运行状态划分为正常运行状态、警戒状态、以及故障失电状态。
当系统中无故障且无警戒状态指标越限时，系统即为正常状态。正常状态又分为安全状态与优化状态。在安全运行的前提下，优化状态主要为经济运行状态，判定指标包括：网络损耗率，可再生能源利用率等。当系统警戒状态划分指标越限时，系统的运行状态即转化为警戒状态；划分指标包括：馈线、变压器的容量，节点电压等参数。当系统系统发生故障时，若系统通过故障恢复控制无法恢复所有的失电负荷，则系统处于故障失电状态（故障是一个过渡过程，故障后继电保护会相继动作、故障恢复方案也会相继执行，最后表现为有没有负荷因为故障而失电）。图 1.为智能配电网运行状态划分的结构图。
图 1.智能配电网运行状态划分图
在感知系统运行状态的基础上，通过采取相应的控制措施实现运行状态的转换，最终达到智能配电网自愈控制的目的，其中包括：1）正常运行状态下的优化控制：在满足安全供电，网络完整性等约束条件下，通过优化控制，可有效降低系统网损，提高可再生能源利用率等，使系统运行状态由安全运行转化为优化状态。2）警戒状态下的警戒控制：通过警戒控制可以降低系统的安全运行风险、提高系统的供电安全裕度，实现由警戒运行状态向安全状态甚至优化状态的转换；3）故障发生后的恢复控制：通过故障恢复控制可以实现非故障失电区域的快速复电，且达到停电面积最小的目的。对于非故障失电区内的失电负荷存在转供路径的情况，优先通过网络重构恢复，若无法重构但是存在稳定输出的分布式电源时，可利用分布式电源的孤岛运行保障供电。
相比于输电网，闭环设计开环运行的配电网运行时冗余低，网络重构是配电网最重要的控制措施之一，也是难题之一。通过网络重构可以实现故障后非故障失电区域的快速复电，线路过载时均衡线路负荷，节点电压越限时改善电压分布等自愈功能。有效结合网络重构、调节分布式电源出力、投切无功补偿、甚至切除部分非关键负荷等控制措施是实现智能配电网治愈控制的关键技术手段，图2 给出了基于此的智能配电网自愈控制实现架构。
图 2智能自愈控制实现架构图
2.网络重构算法
网络重构是指通过切换联络开关与分段开关的状态来优化网络拓扑结构的操作，以求实现馈线或变电站间的负荷转移，改善系统的潮流分布，最终达到网络运行优化的目的。网络重构的实质为求解满足一定目标且符合特定约束条件的开关开闭状态的最优组合，关键在于求解方法能否快速找到全局最优解。求解的基本算法有启发式算法，智能优化算法以及其他算法等。
（1）启发式算法
启发式算法是指利用启发式规则搜索目标函数值最优的开关组合，主要包括支路交换法与最优流模式法。
Shirmohammadi 等最早提出最优流模式的网络重构方法，首先将所有的联络开关闭合形成弱环网，并将节点负荷转化为节点注入电流，通过潮流计算得出环网的最优流，最后选择流过最小的电流的支路断开，后续的研究在此基础上进行的改进。最优流模式的特点是收敛性好，但是对于规模较大的网络，耗时太长且不能保证找到全局最优解。
（2）智能优化算法
为实现快速找出全局最优解，许多人致力于将人工智能算法应用于配电网重构，其中包括遗传算法，粒子群算法，蚁群算法，搜索禁忌算法，以及和声算法等。利用人工智能算法求解网络重构的特点是易于找到全局最优，但因搜索过程中产生大量不满足拓扑约束的解，而大幅降低了搜索效率。目前对于网络重构中产生的不可行解的处理方法主要有两种，一种是快速判断解的可行性，剔除不可行解，或将不可行解修复为可行解；另一种是采用有效的编码方式，减少不可行解的生成概率。前一种能快速判别并舍弃无效解，但在相同迭代次数的情况下，不像后一种更有利于找到全局最优解。
（3）其他算法
人工智能算法主要包括人工神经网络及专家系统，特点是优化的
结果取决于样本的训练方法。通过构建配电网重构二次电流矩的杠杆模型，形成了一种辐射型配电网重构的方法。提出了基于多代理计算的网络重构算法。将配电网网络重构问题等效为动态规划问题，将每一对联络开关与分段开关的合与开等效为一个阶段，开关的状态等效为状态变量，以此构建了多阶段的动态规划决策问题。
3． 日前优化控制
正常状态下，通过优化控制可以实现智能配电网由安全运行状态向优化状态的转换，是自愈控制的一个重要目标之一。随机性及波动性极大的新能源分布式电源高渗透率接入后，若按照以往的方法只针对某一断面进行优化，则优化的结果不具有可持续性，某一断面的最优解并一定是下一断面的最优解，甚至有可能存在安全隐患。
4．警戒控制
智能配电网的断面潮流分布因不确定性因素的影响而频繁变化，节点电压幅值以及线路负载率不断改变。线路过载会引起继电保护的误动导致发生停电事故，节点电压过高或者过低都会给用电设备带来安全隐患。对于潮流分布的不确定性致使节点电压越过限值的情况，若按照传统的调节变压器分接头方法则不能实现准确调节；对于线路过载的情况，若仅通过网络重构进行解决，则开关的动作过于频繁。但是若对分布式电源进行主动控制和管理，通过调节分布式电源出力，可以实现对配电网潮流进行优化，达到控制配电系统节点电压与线路负载率的目的。
5.故障恢复控制
当配电系统发生故障后，继电保护相继动作，将失电区划分为故障失电区与非故障失电区。配电网主站则根据上传的故障电流越限信息进行故障定位。已有大量的文献对配电网主站系统的故障定位方法进行了研究，主要包括矩阵算法与智能优化算法。矩阵算法的基本思想是利用矩阵描述网络结构以及故障信息，通过矩阵变换找出故障线路。智能优化算法的思路是将故障电流越限信息与开关函数生成的电流越限信息进行异或运算，并以此作为目标函数，通过智能优化算法的寻优遍历最后得到与故障电流信息最为匹配的开关电流，从而获得故障点的位置。故障定位与隔离之后，则需要快速恢复非故障失电区的供电。
6结束语
发展智能配电网是未来电网的方向，是解决当前电网所面临矛盾的必然选择，自愈控制则是智能配电网的基本要求。研究智能配电网自愈控制技术与方法对实现配电网的安全、可靠、经济运行具有重大的实际意义。
参考文献：
[1] 刘蓓．智能配电网故障定位与故障恢复方法研究．湖南大学硕士毕业论文，2014
[2] 董旭柱，黄邵远，陈柔伊，等．智能配电网自愈控制技术．电力系统自动化，2012，36（8）：17-21
论文作者:刘仁亮1, 李冠廷2
论文发表刊物:《电力设备》2018年第1期
论文发表时间:2018/6/4
标签：配电网论文; 状态论文; 故障论文; 算法论文; 智能论文; 运行状态论文; 系统论文; 《电力设备》2018年第1期论文;